El análisis integrativo del microbioma tiene un gran potencial, pero la combinación de conjuntos de datos es notoriamente desafiante debido a los efectos de lote y la alta heterogeneidad. Aquí, Yuan y Wang presentan un método de integración de datos del microbioma que aborda estos desafíos utilizando un enfoque de aprendizaje de diccionario compartido, lo que permite una integración robusta y la preservación de las señales biológicas.